1.中国妇产科在线:黄教授您好,非常感谢您接受中国妇产科在线的专访。今天您的报告《人工智能诊断子宫腺肌病》十分具有吸引力,与会医生都表现出十足的兴趣,对此,请您介绍一下人工智能诊断的优势?


黄瑟德教授:子宫腺肌病最常用的诊断方法是超声诊断、CT和MRI,这些诊断方法主要通过人工进行判断,过程中常常会有一些征象被人为忽略。此外,每个人判断的标准也不尽相同,主观成分很多。而人工智能诊断的主要原理是深度学习,深度学习的一大优势就是其评价标准更为客观。如果这种诊断方式的灵敏度和特异度足够高,这对子宫腺肌病的临床诊断会有很大帮助。不仅仅是对预后的判断,在临床决策方面也能够对临床医生有所帮助。
 
2.中国妇产科在线:您如何评价人工智能在子宫腺肌病诊断方面的发展前景呢?它未来的发展方向可能集中在哪些方面呢?


黄瑟德教授:人工智能诊断子宫腺肌病具有很好的发展前景。子宫腺肌病现有分级方法是依据组织病理学进行分级,分为轻度、中度、重度,临床上依据超声学分为弥漫型与局限型。这两种分型方法都是人类的主观判断,因而,我们希望通过人工智能发展出一个客观标准,在诊断之前帮助临床医生进行判断,消除主观因素导致的偏差。比如,可以用人工智能对患者所患疾病进行评估,并根据病情“分数”指导患者的治疗。如果患者进行了内科治疗,在治疗结束后我们仍然需要对患者进行评估,这样人工智能诊断就成为评估工具。


3.中国妇产科在线:请您评价一下MRI形态学及功能性参数与子宫腺肌病患者临床症状如痛经、异常子宫出血、不孕等的相关性?


黄瑟德教授:目前,MRI诊断子宫腺肌病,主要观察子宫内膜与子宫肌层之间的交界区,即子宫内膜-肌层结合带。结合带正常厚度是5-8mm,如果超过8mm,临床上我们可能会怀疑患者患有子宫腺肌病,如果超过12mm,患者患有子宫腺肌病的机率就非常大了。同时,我们也会观察肌层的形态以及是否存在异位的子宫内膜腺体,帮助我们诊断子宫腺肌病。曾经有人报道,如果患者的MRI显示囊性子宫腺肌病,这部分病人常常就会有痛经、慢性腹痛等疼痛症状,也常常伴有经血过多的现象,这些也可能对应一些影像学表现。然而这只是一部分人的观点,还需要更多研究支持和验证。
 
4.中国妇产科在线:请您谈谈在MRI诊断过程中量化参数对子宫腺肌病诊治的意义?
黄瑟德教授:MRI诊断过程中对参数量化,应该是电脑进行这一部分操作,减少人为诊断主观误差。现实中,年轻的医生和有经验的医生就会在判断上有区别,同辈医生之间也有水平高低之分。我们可以通过参数标准化减少这部分误差,对于疾病的诊断和治疗都会有非常大的帮助。比如临床上没有诊断子宫腺肌病,却在切除的子宫中发现了子宫腺肌病,这个比例大概在20%-30%。很多疾病可能根本都没有诊断出来,但有了人工智能的帮助,这个比例将会有大幅的下降。


5.中国妇产科在线:最后,请您分享一下您的参会感受?


黄瑟德教授:这是我首次参加红房子论坛,非常感谢郭孙伟教授的邀请。不论是会议日程安排还是会议规模之大,都使我对本次论坛印象深刻。相信红房子论坛一定会越办越好,为国内外专家学者提供一个非常好的交流平台。


人工智能诊断子宫腺肌病